除了conda可以安装R包,其实想解决任何一切软件安装的问题,推荐大家使用Docker,这个软件可以将别人安装好软件的环境下载下来直接使用,但是最蛋疼的一点就是在服务器中,需要root的权限。 问题2:conda环境无法在Rstudioserve上面运行。 解决了安装R包的问题,还有一个很重要使用conda激活了环境后虽然在命令行上面可以直接点击...
一、下载与安装R 注意: R是RStudio的基础,必须先安装R,再安装RStudio。 因为RStudio自身并不附带R程序。...R的下载与安装可见博客:Windows下安装R 二、下载RStudio安装包 进入RStudio下载官网: 添加链接描述 点击“RStudio Desktop Free”下的“DOWNLOAD”开始下载...三、安装RStudio 双击运行下载好的安装包 点...
安装SageMaker HyperPod CLI SageMaker HyperPod CLI 命令 使用运行作业 SageMaker HyperPod CLI 使用kubectl 运行作业 可观察性 模型可观测性 集群可观测性 HyperPod 在工作室里 在Studio HyperPod 中设置 在Studio 中设置 Slurm 集群 在Studio 中设置亚马逊EKS集群 HyperPod 工作室中的选项卡 Connect 到 HyperPod ...
I’m running a Rmarkdown server (v0.5.0) using R -q --no-save -e 'rmarkdown::run(file = NULL, dir = ".", shiny_args=list(port=8080, quiet=FALSE, launch.browser=FALSE))' from the command line, trying to serve the gh-pages branch of this very repository. dir is intentional...
问题 很多shell脚本在rstudio serve中运行不会因为关闭窗口而终止,因此可以减少nohup的使用,比较方便 但是由于win系统下,用于复制的ctrl+c与终端中...
Serve the dataset from a package in RStudio Connection Pane. About {fryingpane} is a nice R dad joke a package that has only two functions: cook: serve the dataset from a package in your RStudio Connection Pane: serve: create a function in your package t
批次轉換 建立預測結果與輸入的關聯性 批次轉換中的儲存 故障診斷 模型平行處理和大型模型推論 LMI 容器文件 SageMaker 的 AI 端點參數 LMI 部署未壓縮的模型 使用 部署大型模型以進行推論 TorchServe 部署防護機制 自動回復組態與監控 藍/綠部署 一次使用所有流量轉移 使用Canary 流量轉移 使用線性流量轉移 使用滾動部...
模型并行和大型模型推理 LMI容器文档 SageMaker 的 AI 终端节点参数 LMI 部署未压缩的模型 使用部署大型模型进行推理 TorchServe 部署防护机制 自动回滚配置和监控 蓝绿部署 使用一次性全部流量转移 使用金丝雀流量转移 使用线性流量转移 使用滚动部署 排除项 影子测试 创建影子测试 ...
建立陰影測試 如何檢視、監控和編輯陰影測試 檢視陰影測試 監控陰影測試 提早開始陰影測試 刪除陰影測試 編輯陰影測試 完成陰影測試 最佳實務 透過SSM 存取容器 模型伺服器 使用 部署模型 TorchServe 使用DJL Serving 部署模型 使用Triton Inference Server 進行模型部署 邊緣的模型部署 ...
批次轉換中的儲存 故障診斷 模型平行處理和大型模型推論 LMI 容器文件 SageMaker 的 AI 端點參數 LMI 部署未壓縮的模型 使用 部署大型模型以進行推論 TorchServe 部署防護機制 自動回復組態與監控 藍/綠部署 一次使用所有流量轉移 使用Canary 流量轉移 使用線性流量轉移 使用滾動部署 Exclusions ...